機械学習の基本概念

問題

機械学習に関する次の記述のうち、誤りを1つ選べ。

機械学習（Machine Learning）は、人間が手作業で「もし〜なら〜する」というルール（プログラム）を記述する代わりに、コンピュータに大量のデータを与えて、そのデータに潜むパターンや規則性を自動的に学習（抽出）させるAIの技術分野です。

学習したモデルを用いて、未知のデータに対する予測や分類を行います。第3次AIブームの中核技術であり、画像認識、自然言語処理、推薦システムなど、現代のAIのほとんどの基盤となっています。

1. 機械学習はデータからパターンを学習する手法である。

正しい：機械学習の定義そのものです。入力されたデータ（経験）をもとに、システムが自ら規則性や判断基準（モデル）を構築します。

2. 機械学習は明示的なルール記述を必要としない。

正しい：エキスパートシステムのような「ルールベース手法」の限界（知識獲得のボトルネック）を突破した最大の要因であり、明示的なルールのプログラミングを必要としません。

3. 機械学習では、学習済みモデルが一度構築されると新しいデータを取り込んで性能が変化することはない。

誤り：機械学習のモデルは、システム運用後も新しいデータを取り込んで再学習（オンライン学習や追加学習）を行うことで、性能を向上させたり最新の傾向に適応させたりすることが可能です。

4. 機械学習は分類・回帰・クラスタリングなどに利用される。

正しい：与えられたデータがどのカテゴリに属するかを予測する「分類」、数値を予測する「回帰」、データをグループ分けする「クラスタリング」などが代表的なタスクです。

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